【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人驾驶，尤其涉及基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法及相关设备。
技术介绍
1、矿区无人驾驶可以看做是无人驾驶在特定场景下的具体应用，矿区无人驾驶旨在通过多类型传感器和导航系统自主导航，在矿山道路网络上进行安全高效的区域全无人或半无人化运输。现有的城市无人驾驶可以通过大模型实现无人驾驶引导信号的自动生成，但是由于矿区环境复杂，与城市无人驾驶场景有很多不同，通过城市无人驾驶训练得到的大模型不能直接适配于矿区场景。
2、矿区作为限定场景，数据量少，而大模型虽然具备更强大的表达能力和学习能力，但是大模型的参数量巨大，通常需要大规模的数据集来进行训练才能进行有效的参数估计。而矿区作为一个独立封闭场景，其道路外观和驾驶规则存在特异性，用统一的驾驶模型适配全部矿区是困难的，一矿一模型的方式需要大量的专门训练数据和训练成本。
3、因此，在现有技术中，还没有能够实现矿区无人驾驶引导的技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，用...
【技术保护点】
1.一种基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述基于所述任务输出确定无人驾驶引导信号，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述将所述无人驾驶引导信号发送至所述目标矿区车辆的车载控制设备之后，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述将所述人工干预数据发送至所述车载控制设备之后，还包括：
5.根据权利要求2所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述基于所述任务输出确定无人驾驶引导信号，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述将所述无人驾驶引导信号发送至所述目标矿区车辆的车载控制设备之后，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述将所述人工干预数据发送至所述车载控制设备之后，还包括：
5.根据权利要求2所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征在于，所述矿区大模型的训练过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于大模型系统的矿区无人驾驶引导方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，李宇宸，王飞跃，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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